改进松鼠搜索算法在多目标优化中的应用与性能比较
本文主要讨论了基于松鼠搜索算法(Squirrel Search Algorithm, SSA)的改进和应用。SSA是一种受到松鼠觅食行为启发的优化算法,被设计用于解决单峰、多峰和多维优化问题。尽管SSA在解决这些问题上表现出高效性,但像其他群体智能算法一样,它也存在一些局限性,如全局收敛性的不足。 一种名为改进的松鼠搜索算法(Improved Squirrel Search Algorithm, ISSA)被提出以克服这些缺点。ISSA的核心改进包括: 1. **自适应捕食者存在概率策略**:该策略旨在平衡算法的探测和开发能力,通过动态调整捕食者存在的概率,使得算法在全局搜索和局部搜索之间找到更好的平衡。 2. **引入正态云模型**:利用正态云模型来模拟松鼠觅食行为中的随机性和模糊性,增加了算法的探索能力,使其能够在复杂环境中更有效地搜索。 3. **连续位置选择策略**:这一策略确保飞行松鼠能够保持最佳位置,从而改善算法的性能,特别是在维护个体最优解方面。 4. **维度搜索增强策略**:为了提高局部搜索能力,ISSA采用了一种新的策略,这有助于算法在接近局部最优解时进行更深入的探索。 通过在32个基准函数上进行测试,包括单峰、多峰和CEC2014函数,实验结果显示ISSA相对于基本的SSA和其他先进的优化算法具有更优的全局搜索性能。 此外,针对动态多目标优化问题(Dynamic Multi-Objective Optimization, DMO),另一种名为动态多目标松鼠搜索算法(Dynamic Multi-Objective Improved Squirrel Search Algorithm, DMOISSA)被提出。DMOISSA结合了进化方向预测和双向记忆种群分解,以适应不断变化的环境。它为每个个体分配了修改向量、正记忆种群和反向记忆种群,以预测进化方向并保留历史信息。这种设计提高了算法的收敛速度和在不同瞬态环境中的寻优能力。 DMOISSA还采用了两种不同的SSA搜索策略,以适应多目标进化算法(MOEA/D)在不同进化阶段的需求。这些改进使DMOISSA在帕累托前沿的收敛性和分布上表现优秀,从而在处理DMOPs测试函数时显示出优于其他动态多目标优化算法的性能,具备更好的收敛性、分布性和环境适应性。 SSA及其改进版本在多目标优化领域展现出了强大的潜力,它们通过模拟自然界的松鼠行为,提供了有效的问题求解策略。这些方法不仅增强了算法的全局搜索和局部搜索能力,还能够适应动态变化的优化环境,为未来的算法设计提供了有价值的参考。
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